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龙图腾网获悉上海小零网络科技有限公司申请的专利应用于零售场景下的标注数据扩充方法、平台及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120316273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510798636.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权应用于零售场景下的标注数据扩充方法、平台及存储介质是由孙婷;王范萍设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于零售场景下的标注数据扩充方法、平台及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种应用于零售场景下的标注数据扩充方法、平台及存储介质，属于数据处理领域。本申请在各个客户端根据本地标注数据生成本地条件标签并上传服务器，服务器端聚合得到全局共享的条件标签分布信息并分发回客户端。客户端使用本地标注数据、本地条件标签和条件标签分布信息训练本地生成器和本地判别器，并上传模型参数。服务器对模型参数进行加权求和处理，确定全局生成器和全局判别器的参数并分发回各个客户端。客户端根据全局生成器的参数更新本地生成器，并结合本地条件标签和条件标签分布信息生成合成数据。实现了在保护数据隐私的同时，打破多门店数据孤岛，生成高质量、高多样性且业务适配性强的合成标注数据的技术效果。

本发明授权应用于零售场景下的标注数据扩充方法、平台及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于零售场景下的标注数据扩充方法，其特征在于，适用于数据标注平台，所述数据标注平台包括服务器和多个客户端，所述标注数据扩充方法包括： 各个客户端根据本地标注数据生成本地条件标签，并将所述本地条件标签上传至所述服务器，所述服务器对所有客户端的本地条件标签进行聚合处理，得到全局共享的条件标签分布信息并分发回各个客户端； 各个客户端使用所述本地标注数据、所述本地条件标签和所述条件标签分布信息训练本地生成器和本地判别器，并将训练后的本地生成器和本地判别器的参数上传至所述服务器； 所述服务器根据各个客户端的权重，对所有客户端上传的参数进行加权求和处理，确定全局生成器和全局判别器的参数并分发回各个客户端；其中，所述权重与所述客户端的本地标注数据的数据量和数据质量相关；以及 各个客户端根据所述全局生成器的参数更新本地生成器，并使用更新后的本地生成器，结合所述本地条件标签和所述条件标签分布信息，生成本地标注数据的合成数据； 其中，各个客户端根据本地标注数据生成本地条件标签的操作，包括： 所述客户端从所述本地标注数据中提取关键特征；其中，所述关键特征包括用户行为特征和商品属性特征； 所述客户端基于提取的关键特征，采用聚类分析算法，生成与业务目标相关的初始本地条件标签；以及 所述客户端基于业务规则约束，对所述初始本地条件标签进行优化调整，得到最终的本地条件标签； 所述服务器对所有客户端的本地条件标签进行聚合处理，得到全局共享的条件标签分布信息的操作，包括： 所述服务器对所有客户端的本地条件标签进行初始化聚合，得到初步的全局条件标签分布； 所述服务器计算每个客户端的本地条件标签与所述初步的全局条件标签分布之间的相似性得分； 所述服务器使用Softmax函数，根据所述相似性得分计算每个客户端的注意力权重；以及 所述服务器根据所述注意力权重对所有客户端的本地条件标签进行加权求和，得到全局共享的条件标签分布信息； 各个客户端使用所述本地标注数据、所述本地条件标签和所述条件标签分布信息训练本地生成器和本地判别器的操作，包括： 步骤1：将所述本地标注数据划分为训练集与验证集；初始化本地生成器与本地判别器的网络参数； 步骤2：将所述训练集中每条本地标注数据的本地条件标签和条件标签分布信息进行拼接，并将随机噪声及拼接后的本地条件标签和条件标签分布信息输入待训练的本地生成器，输出对应的目标合成数据；其中，所述目标合成数据携带有对应的标签信息； 步骤3：将所述本地生成器输出的目标合成数据与所述本地标注数据输入待训练的本地判别器，输出所述目标合成数据的真实性评估结果及条件一致性评估结果； 步骤4：基于所述本地判别器输出的真实性评估结果、条件一致性评估结果以及所述合成数据的标签信息准确性，采用预设的联合损失函数分别计算所述本地生成器和所述本地判别器的损失值； 步骤5：根据对应的损失值，通过反向传播算法更新所述本地生成器与所述本地判别器的网络参数，并利用所述验证集测试模型的性能；以及 步骤6：迭代执行上述步骤2~步骤5，直至满足训练终止条件。

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